Fin septembre, nous avons lancé un nouveau projet éditorial : un podcast, que j’ai commencé à tourner en janvier dernier et dans lequel il est question d’intelligence artificielle. Le but de l’exercice est d’interviewer une variété d’acteurs et d’actrices aux expertises diverses pour tenter d’éclaircir ce qui se cache, concrètement, derrière l’expression « intelligence artificielle ».

Pour le publier, il m’a fallu un titre. Comme pour tout bon titre, il fallait trouver quelque chose d’efficace. Cela dit, je ne voulais pas qu’il comprenne les termes « intelligence artificielle », d’une part parce que j’allais déjà largement utiliser l’expression au gré des épisodes ; d’autre part parce que s’attaquer à la réalité de ces termes risquait de mettre à mal certaines idées relatives à la capacité humaine de créer, de toutes pièces, une « intelligence » – autrement que par de savants artifices, on s’entend.

Assez rapidement, j’ai proposé au reste de l’équipe de nommer le podcast : Algorithmique. L’idée : faire référence aux systèmes qui font tourner les IA les plus discutées ces derniers temps – les grands modèles de langage, mais aussi d’autres technologies que nous évoquerons sous peu – les modèles de catégorisation d’autorités publiques, ceux de modération de réseaux sociaux, etc.

La rédac a accepté ce choix, nous avons lancé notre trailer, et puis le mastonaute et chercheur en informatique David Monniaux a remarqué : « Ce que je trouve intéressant, c'est à quel point le mot "algorithme" est assimilé à l'IA, et elle-même restreinte aux LLM, aux systèmes de génération d'image et éventuellement aux systèmes de recommandation. »

Et c’est vrai, depuis plusieurs années, les termes algorithmes et systèmes algorithmiques sont devenus plus courants dans les discours sur la tech, sans que les liens directs avec la discipline ne soient toujours évidents. Comme j'aime bien réfléchir aux termes que j'utilise et que c'était l'opportunité parfaite pour faire la publicité d'un podcast en cours de diffusion, je me suis dit que ce titre méritait une attention particulière.

IA quoi ?

Comme le rappelait Sébastien dans son édito de la semaine dernière, les définitions de l’intelligence artificielle sont diverses.

Celles du Robert (« ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l'intelligence humaine (raisonnement, apprentissage…) ») ou du Larousse, cela dit, soulignent bien la double dimension de l’expression. Elle désigne à la fois le domaine de recherche scientifique et l’espace de ses applications, aux contours un peu plus flous, mais souvent économiques.

La page Wikipédia relative au sujet souligne en revanche les différents domaines scientifiques susceptibles d’être convoqués dans la recherche en IA – mathématiques, sciences cognitives –, et souligne que ce champ « vise à résoudre des problèmes à forte complexité logique ou algorithmique ».

On y retrouve aussi la manière dont des travaux philosophiques, économiques, ou même de (science-)fiction se sont emparés de l’expression intelligence artificielle, travaux qui sont pour beaucoup dans la manière dont le grand public se représente l’IA.

Le Robert définit les algorithmes comme un « ensemble des règles opératoires propres à un calcul ; suite de règles formelles ». Le terme « algorithmique » n’est compris que comme adjectif, mais cherchons du côté encyclopédique. Wikipedia définit l’algorithmique comme « l'étude et la production de règles et techniques qui sont impliquées dans la définition et la conception d'algorithmes, c'est-à-dire de processus systématiques de résolution d'un problème permettant de décrire précisément des étapes pour résoudre un problème algorithmique ».

Le CNRTL dessine une discipline « qui appartient aux mathématiques et à la science des nombres », voire, par opposition à la méthode heuristique, comme une « méthode d'exploration de problèmes utilisant des algorithmes permettant d'aboutir directement à la solution ».

Éviter l’anthropomorphisation

Si l’un permet de définir tout ou partie de l’autre, pourquoi parler d’algorithmes (ou, dans notre cas, d’algorithmique) plutôt que d'intelligence artificielle ? Et dans quel contexte ?

Si on s’intéresse au pan économique du domaine, la hype est telle autour du concept que celui-ci peut se retrouver accolé à toutes sortes de projets pour des raisons purement marketing. C’est ce dont témoigne David Monniaux, c’était aussi l’avis d’un lecteur à l’origine de notre précédent édito. Le but : donner au projet un vernis flatteur et attirer, au choix, l’attention, les financements, ou tout autre élément favorisant son expansion.

On a vu d’autres buzz entraîner un usage irraisonné d’autres mots connexes à notre sujet du jour : algorithmes (je vais y revenir), big data, etc. Quitte à parler d’intelligence artificielle et à en vulgariser certains enjeux, me direz-vous peut-être, il aurait été aussi simple de mettre « IA » dans le titre de mon podcast.

Sauf que dans ce cas précis, l’expression est devenue trop porteuse d’imaginaires à mon goût. La science-fiction, les patrons et les grands chercheurs en IA ont trop joué sur l’image d’une entité de câbles et de calculs mathématiques susceptibles de dépasser notre contrôle, voire notre entendement pour qu’elle me permette de parler calmement des tenants et aboutissants d'un champ technico-économique.

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Depuis deux ans, certaines des critiques qui me paraissent compter parmi les plus intéressantes de l’intelligence artificielle sont aussi, à l’instar de la linguiste Emily Bender, des critiques de l’anthropomorphisation que poussent ses constructeurs. Il me semble donc important d’éviter les expressions trompeuses (comme hallucination pour dire erreur, comme intelligence artificielle pour certains systèmes précis, etc.) quand je le peux.

Pour l’anecdote, c’est aussi cette logique qui nous a fait discuter, avec Flock, du bien-fondé de représenter l’IA en robot ou en entité comparable à un être humain. Pour éviter cet écueil, nous utilisons quelquefois les images de Better images of AI et, le plus souvent, la représentation désormais classique de notre dessinateur préféré. Celui-ci vient d’ailleurs de m'expliquer qu’il utilisait régulièrement de multiples formes rectangulaires pour évoquer l’IA car celles-ci « représentent visuellement le focus d'une reconnaissance effectuée par un algorithme. On peut observer cette mise en forme sur des reconnaissances de visages par des caméras de surveillance, ou lorsqu'un algorithme décèle un objet qu'il est censé reconnaître. »

Retour de hype algorithmique les dix dernières années

Si j’évacuais « intelligence artificielle » du titre, il me fallait tout de même trouver quelque chose qui permette aux futurs auditeurs et auditrices de comprendre de quoi le podcast parlerait. C’est là que la notion d’algorithmes m’est arrivée en tête.

Il me semble que cette dernière a commencé à être discutée par le grand public à partir des années 2016 - 2018. C’est l’époque de l’élection de Donald Trump aux États-Unis, puis du scandale Cambridge Analytica : systèmes de recommandation et de modération des réseaux sociaux sont longuement analysés et décortiqués dans les médias. Ces années-là sont aussi le moment de publication de Weapons of math destruction de Cathy O’Neil (traduit en français sous le titre : Algorithmes, la bombe à retardement) qui, avec d’autres ouvrages, met dans le débat la question des effets concrets de ces outils déployés dans la banque, l’éducation, la police, etc.

Aussi réducteur soit-il, il m’a donc semblé que le terme permettait de signaler rapidement les enjeux que nous allions évoquer (car, spoiler : dans l’épisode 2 d’Algorithmique, il sera question de biais). Pourquoi algorithmique plutôt qu’algorithme, me demanderont ensuite les plus tatillons ? Ici, mea maxima culpa, je pense que j’ai joué l’argument d’autorité sans même y penser. Algorithmique, c’est scientifique. Et tout ce qui est scientifique est chic demande à être écouté. Non ?

Blague à part, sous la remarque de David Moniaux, le chercheur en IA Ulrich Junker a proposé une autre piste d’explication à l’usage régulier des notions d’algorithmes/algorithmique : « c’est à cause des YouTuber, TikToker etc qui appellent régulièrement leur audience de pousser le bouton like afin que l’algorithme recommande leurs vidéos … »

Cette hypothèse me plaît bien, dans la mesure où, certes piètre influenceuse, j’ai posté l’autre jour une photo de moi sur Instagram, assortie du commentaire : « eh l’algorithme, regarde, je lis en marchant » pour espérer augmenter les vues de la story suivante, où je partageais mon podcast (je vous ai dit de l’écouter et de le partager ?).

Je pensais en terminer là, mais en me relisant, ça me saute aux yeux : cette dernière expérience vient démontrer que malgré l'attention que je porte dans mes articles à ne pas anthropomorphiser des systèmes techniques, j'en viens à parler au système de recommandations de Meta comme s'il était une personne...

Et vous ?

Comment parleriez-vous de ce champ dont même la qualification est complexe ?